• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.321-322
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• 2014

게임에서 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 경로를 탐색하는 것은 매우 중요하다. 특히, 오브젝트나 벽 등의 장애물들이 배치된 복잡한 게임 맵에서는 이러한 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아 이동해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 게임 맵 상에서 캐릭터가 목적지까지 최단 경로를 탐색하는 방법으로 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘은 모집단(Population)을 구성하는 염색체의 인코딩 및 디코딩, 진화를 위한 연산자인 교차연산(Crossover)과 돌연변이연산(Mutation), 그리고 염색체를 평가하는 목적함수로 구성된다. 본 논문에서는 염색체 구성을 시작 노드에서 목적지 노드까지의 전체 노드로 구성하기 보다는 캐릭터의 현재노드에서 이동할 수 있는 8방향만으로 구성하여 염색체의 크기를 줄였고, 이를 통해 염색체의 인코딩과 디코딩 연산 시간을 줄일 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.339-340
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• 2022

본 논문에서는 사용자의 다양한 물리적 속성 중 부드러운 헤비사이드 계단 함수와 다양한 물리적 속성(속도, 시점 등)을 활용하여 가중치 맵을 계산하고 이로부터 논플레이어 캐릭터(Non-player character, NPC)의 경로를 효율적으로 제어할 수 있는 NavMesh 제어 기법을 제시한다. 게임과 같은 가상환경에서 NPC는 일반적으로 네비게이션 메쉬(Navigation mesh, NavMesh)를 이용하여 이동한다. 하지만, NavMesh는 정적인 형태이기 때문에 사용자에 의해 디자인되어야 하고, 이러한 문제를 완화하고자 자동으로 NavMesh를 업데이트하는 기술이 연구되고 있지만, 메쉬 복원을 자동화할 뿐 실제 NPC 행동 제어라고 하기에는 힘든 접근법이다. 본 논문에서는 동적 네비게이션 프레임워크를 유지한 채, 사용자의 시점과 물리적 특성을 통해 NPC를 효율적이고 정확하게 경로 제어할 수 있는 방법을 제안하고, NavMesh의 형태에만 의존하던 NPC의 움직임을 완화하여 좀 더 사실적인 경로 제어를 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권6호
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• pp.129-135
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• 2010

본 논문은 애드 혹 네트워크에서 다중 경로 설정을 위한 탐색 기법을 제안한다. 데이터 경로 설정은 요구기반 방식으로 동작하며, 소스와 목적지 노드 간의 다중 경로는 초기 경로 설정 과정에서 함께 구해진다. 이러한 다중 경로는 데이터 경로의 백업이나 부하 분산에 사용될 수 있다. 제안 방식에서는 소스와 목적지 노드 간 다중 경로를 찾기 위해, 사전 질의 방법을 사용한다. 이 방안은 중간 노드에서 응답 메시지를 처리할 때, 주변 노드와의 정보 교환을 통해 최적의 다음노드를 선택하는 방안이다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 다중 경로 체계가 경로간의 만나는 횟수를 감소시켜 다중경로의 더 좋은 분리도를 주고, 노드들이 이동하는 환경에서 더 높은 경로 생존 확률을 달성함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.1-12
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• 2003

본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 지능형 에이전트 연구용 테스트베드인 Gamebots 시스템을 소개한다. 그리고 이들이 제공하는 3차원 가상환경에서 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots 시스템 내의 하나의 보트 클라이언트이다. KGBot는 3차원 가상환경 안에 숨겨진 목표점들을 찾아 효과적으로 점령하는 임무를 수행한다. KGBot는 범용의 BDI 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 여러 계층으로 표현한 계층화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 미지의 월드를 효과적으로 탐색함으로써 숨겨진 목표점들의 위치를 빨리 파악하고, 흩어져 있는 이동점들과 경로들을 찾아내어 경로 그래프를 작성하며, 이것에 기초하여 특정 목적지까지 지적의 이동 경로를 계획하는 KGBot의 지능 행위들에 대해 자세히 설명한다. 그리고 끝으로 다양한 3차원 지도를 이용한 실험을 통해 KGBot의 월드 탐색 전략과 제어엔진의 성능을 분석해본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.475-477
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• 2003

본 논문에서는 IEEE 802.11 을 기반으로 하는 무선 Ad Hoc 망에서 데이터의 송신자 노드와 목적지 노드의 중간 노드들의 전송을 방해하고 채널을 경쟁하는 경쟁노드들이 Shortest­path 라우팅 경로 설정에 미치는 영향을 분석한다. 데이터를 전송하는 중간 노드들이 다수의 경쟁노드를 가지고 있을 경우 MAC delay 가 큰 변수로 작용하며 multi­hop 환경이기 때문에 hidden terminal 문제가 발생한다. 또한 AODV 와 같은 on­demand 라우팅 알고리즘은 경로를 찾기 위해서 Route Request 패킷을 브로드캐스트 하는데 이때 브로드캐스트 패킷의 성공적인 전송이 보장되지 않기 때문에 경쟁노드의 방해가 심한 경우 경로를 찾는데 실패할 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 이러한 특성들을 근거로 경쟁노드의 수와 분포가 라우팅 경로 선택에 영향을 미친다는 것을 지적한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.457-462
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• 2007

사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지문제라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 가까이에 위치하여 사용자가 움직이는 이동경로를 차선최단거리유지이동경로라고 한다. 이 논문에서는 주어진 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 경로로서, 가장 가까운 두 개의 센서까지의 거리가 최소인 차선최단거리유지이동경로를 찾는 $O((c^2n+e)log(c^2n))$-시간 알고리즘을 제시한다. 여기서 c는 집합 U의 하나의 사이트가 갖는 최대 보로노이 선분의 개수이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.361-365
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• 2002

오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 꿈은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한 단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planning) 작업은 한정된 리소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra s algorithm과 A*algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야 하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.6-9
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• 2002

오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 끓은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리 소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planing) 작업은 한정된 리 소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는 데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra's algorithm과 A* algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아 낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는 데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.

• 식품기술
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• 제18권2호
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• pp.3-13
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• 2005

인삼의 효능 및 유효성분에 관한 수많은 문헌 및 연구사례가 보고 되어 있음에도 불구하고 인삼의 주성분인 ginsenosides의 합성경로나 그와 관련된 유전인자에 대하여서는 거의 밝혀져 있지 않다. 인삼의 생리적 특성규명 및 ginsenosides의 생합성 경로를 밝히기 위한 한 방법으로써 프로테옴 분석이 시도되었다. 본지에서는 고려인삼 (Panax ginseng C.A. Meyer)을 대상으로 이루어진 최근의 프로테옴 분석 및 이차 대사산물의 생산과 연관된 유전인자를 찾기 위하여 이루어진 인삼의 기능유전체 분석을 소개하고자 한다.

• 한국실내디자인학회:학술대회논문집
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• 한국실내디자인학회 2001년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.157-162
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• 2001

This Research analyzed with itinerary tracking : two of each other shopping sites were selected as research point. Analyzing the result, pedestrian path choice is affected by direction of escalator, visual information of the object, plain form of passage, presence and absence of companion and proportion of spatial knowledge from experience. The factors affecting pedestrian path choice are divided into two groups which are the effects from the environment, and personal characteristics.